PREDIKSI KECEPATAN ANGIN MENGGUNAKAN MODEL NEURAL NETWORK UNTUK MENGHETAHUI BESAR DAYA LISTRIK YANG DIHASILKAN

R. Hadapiningradja Kusumodestoni, Akhmad Khanif Zyen

Abstract


ABSTRACT

Prediction is one of the most important techniques in knowing the wind speed is generated. Decision in predicting is very important, because the predictions can calculate the amount of electrical energy generated by the amount of electricity needs and a good prediction is accurate predictions. The purpose of this study is intended to predict the magnitude of wind speed using neural network models to determine the large electric power generated. These results indicate that the application of Neural Network algorithm is able to predict the wind speed at the level of 0.378
+/- 0.200 prediction accuracy so that with this prediction may help to know a large electric power to be generated.

Keywords: Prediction, Wind Velocity, Neural Network


ABSTRAK


Prediksi adalah salah satu teknik yang paling penting dalam mengetahui kecepatan angin yang dihasilkan. Keputusan dalam memprediksi adalah sangatlah penting, karena dengan prediksi dapat menghitung jumlah energi listrik yang dihasilkan dengan jumlah kebutuhan listrik dan prediksi yang baik adalah prediksi secara akurat. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan memprediksi besarnya kecepatan angin menggunakan model neural network untuk mengetahui besar daya listrik yang dihasilkan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa penerapan algoritma Neural Network mampu untuk memprediksi besar kecepatan angin dengan tingkat akurasi prediksi
0.378 +/- 0.200 sehingga dengan prediksi ini dapat membantu mengetahui besar daya listrik yang
akan dihasilkan.

Kata Kunci : Prediksi, Kecepatan Angin, Neural Network.



DOI: https://doi.org/10.34001/jdpt.v6i1.197

Article Metrics

Abstract view : 450 times
Abstrak (PDF) - 81 times full text (pdf) - 1538 times



Disprotek Indexed by:

1 Google Scholar  2 BASe3 Onsesearch 4 Garuda 5 Sinta 6 Dimensions7 Crossref 8 JurnalStories 9 ROAD 10 ICE11 ORCID  

Visitor Statistics
Web
Analytics Made Easy - StatCounter
Flag Counter

Lisensi Creative Commons

DISPROTEK: Journal of Informatics Engineering, Information Systems, Electrical Engineering, Industrial Engineering, Civil Engineering, and Aquaculture is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.